Jurnal Geocelebes Vol. 4 No. 2, Oktober 2020, 111 – 117

## FORWARD MODELLING METODE GAYABERAT DENGAN MODEL INTRUSI DAN PATAHAN MENGGUNAKAN OCTAVE
Muhammad Nurul * , Aisah Yuliantina, Aprillia Yulianata, Ida Bagus Suananda Yogi, dan Syamsurijal Rasimeng
Teknik Geofisika, Universitas Lampung, Jl. Prof. Sumatri Brojonegoro No. 1, Lampung 35145, Indonesia
*Corresponding author. Email: mnurul21.21@gmail.com
Manuscript received: 24 May 2020; Received in revised form: 29 July 2020; Accepted: 23 September 2020

## Abstrak
Metode  gayaberat  merupakan  metode  eksplorasi  geofisika  untuk  mengukur  variasi  percepatan gayaberat  di  permukaan  bumi  sebagai  respon  variasi  batuan  yang  ada  di  bawah  permukaan.  Pada eksplorasi  gayaberat  memerlukan  gambaran  awal  sebagai  acuan  dari  pengukuran.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  pemodelan  sintetik forward  modelling berbasis  OCTAVE  dengan menggunakan data sintetik struktur batuan di bawah permukaan, sehingga menghasilkan model intrusi dan patahan berdasarkan perbedaan nilai percepatan gayaberat dari satu titik ke titik lain di permukaan bumi.  Pemodelan  sintetik  dengan  pendekatan  parameter  geologi  wilayah  penelitian  didasarkan  pada variasi harga densitas batuan. Parameter model yang digunakan pemodelan intrusi yakni nilai densitas sebesar 2,7 g/cm 3 dan kedalaman 850 meter sedangkan pemodelan patahan menggunakan nilai densitas 2,7 g/cm 3 dengan kedalaman 350 meter dan 360 meter serta ketebalan 500 meter. Dari pemodelan intrusi didapatkan  nilai gaya tarik vertikal 0,03 mGal  dan  pada  pemodelan  patahan  didapatkan  nilai gaya tarik vertikal 0,0565 mGal. Berdasarkan hasil pemodelan ini diperoleh kurva jarak vs respon anomali gayaberat untuk kedua kasus. Pada model batuan intrusi diperoleh model profil dengan tipe terbuka ke bawah. Sedangkan pemodelan patahan didapatkan variasi kurva profil anomali yang menyatakan bahwa pada daerah patahan dengan perubahan arah kurva yang signifikan.
Kata Kunci : Forward modeling ; Gayaberat; Intrusi; OCTAVE; Patahan.

## Abstract
The gravity method is a geophysical exploration method to measure variations in the acceleration of gravity on the surface of the earth in response to variations in rocks that exist beneath the surface. In gravity exploration requires a preliminary picture as a reference for measurement. This study aims to make forward modeling synthetic OCTAVE based using synthetic data on subsurface rock structures, so as to produce intrusion and fracture models based on differences in the value of the acceleration of gravity from one point to another on the surface of the earth. Synthetic modeling with the geological parameter  approach  of  the  study  area  is  based  on  variations  in  the  price  of  rock  density.  The  model parameters used in intrusion modeling are the density value of 2.7g / cm 3 and the depth of 850 meters while  the  fracture  modeling  uses  a  density  value  of  2.7  g  /  cm 3 with  a  depth  of 350  meters  and  360 meters  and  a  thickness  of  500  meters.  From  intrusion  modeling,  the  gravity  vertical  component  of attraction force is 0.03 mGal and in the fracture modeling the gravity vertical component of attraction force is 0.0565 mGal. Based on the results of this modeling, distance curve vs. gravity anomaly response is obtained for both cases. In the intrusion rock model obtained by the profile model with an open type down. While the fracture modeling is obtained anomalous profile curve variation which states that in the fracture area with a significant change in the direction of the curve.
Keywords : Forward modeling; Gravity; Intrusion; OCTAVE; Fracture.

## Pendahuluan
Metode gayaberat merupakan metode yang mempunyai tingkat kepekaan akan perubahan  arah  lateral  atau  vertikal.  Oleh sebab itu, metode ini banyak dipergunakan untuk  menggambarkan  endapan  sungai purba,  struktur  geologi,  intrusi  batuan, cekungan sedimen, batuan dasar, dan lain- lain.  Perbedaan  pada  nilai  densitas  bisa disebabkan  oleh  perbedaan  antara  jarak pusat  bumi  ke  permukaan  dan  perbedaan topografi.  Hal  ini  dapat  menimbulkan beragam  nilai  medan  gayaberat  pada permukaan  bumi  (Sarkowi,  2014).  Ragam spasial  pada  gayaberat  timbul  karena adanya heterogenitas massa bumi. Sedangkan,  ragam  temporal  ditimbulkan karena adanya efek tidal atau pasang surut akibat  benda  di  luar  angkasa  dan  adanya pergerakan  fluida  dan  gas  di  bumi (Handayani, 2017).
Semua nilai anomali gayaberat ditimbulkan karena  adanya  penyebaran  densitas  secara lateral  tidak  homogen.  Apabila  bumi tersusun atas lapisan-lapisan yang memiliki nilai  densitas  seragam  dalam  kondisi horizontal akan menyebabkan tidak timbulnya  anomali  gayaberat.  Bentuk  dan besar  dari  anomali  gayaberat  dipengaruhi oleh densitas bawah permukaan, kedalaman,  luas  horizontal,  dan  besarnya. Timbulnya nilai gayaberat anomali disebabkan oleh kepadatan kontras, kedalaman  batuan,  dan  dimensi  anomali (Murti, 2016).
Menurut Grandis (2009), guna mendapatkan  distribusi  sifat  fisis  bawah permukaan  biasanya  dapat  melalui  proses pemodelan.  Dengan  kata  lain,  model  akan mewakili  keadaan  sifat  fisik  bawah permukaan  yang  disebabkan  oleh  benda anomali dengan besaran fisis dan geometri tertentu. Tujuan mewakilkan keadaan sifat fisik  bawah  permukaan  menggunakan model supaya permasalahan dapat
disederhanakan  dan  respons  model  dapat dihitung secara teori dengan menggunakan teori  fisika.  Pada  model  akan  mewakilkan besaran  maupun  parameter  fisis  yang berbeda pada posisi (variasi spasial). Model yang dipergunakan harus dapat menggambarkan  distribusi  spasial  dari parameter fisis tersebut. Hubungan diantara respon  pada  model  dengan  parameter model  bawah  permukaan  diibaratkan dengan persamaan matematika yang didapatkan  dari  dasar  fisika  pada  materi yang diamati.
Contohnya dalam perhitungan gayaberat, pada suatu distribusi  rapat  massa  dengan  bentuk geometri  sederhana  yaitu  bola  homogen akan  menimbulkan  efek  seperti  anomali percepatan  gayaberat  di  atas  permukaan bumi.  Parameter  model  merupakan  nilai dari  rapat  massa,  kedalaman  bola  dari permukaan  bumi,  dan  jari-jari  bola. Sedangkan  respon  dari  model  merupakan percepatan gayaberat yang diakibatkan dari bola  di  permukaan  bumi.  Respon  model didapatkan  pada  posisi  sepanjang  lintasan (x) yakni variabel bebas.
Terdapat  dua  pemodelan  yang  biasanya digunakan  untuk  interpretasi  data,  yaitu pemodelan maju gayaberat dan permodelan inversi.  Pemodelan  maju  atau forward modelling merupakan  pemodelan  untuk menjabarkan  data  dari  suatu  permodelan dengan  menghitung  respon  teoritis  dan distribusi  sifat  dari  sumber  anomali.  Pada pemodelan inversi atau inversion modelling merupakan  pemodelan  yang  dipergunakan untuk  menjabarkan  pemodelan  dari  data hasil  pengukuran  di  lapangan  dengan menganalisa kajian teoritis terhadap model yang didapatkan. Pemodelan dapat dengan mudah diselesaikan jika dilakukan penerjemahan pada suatu bahasa pemrograman. Banyak bahasa
pemrograman  yang  bisa  dipergunakan untuk mendapatkan suatu pemodelan yaitu FORTRAN, C++, OCTAVE, dan MATLAB.  Tetapi  bahasa  pemrograman
C++ dan FORTRAN kurang interaktif guna menjabarkan kasus pemodelan (Irwansyah, 2013).
Untuk  menjelaskan  suatu  permasalahan diperlukannya  pemahaman  yang  bagus terkait  permasalahan  itu  sendiri  (Andrew, 1999). Hal ini diperlukan untuk memudahkan  dalam  mendapatkan  suatu rumusan  algoritma  untuk  memecahkan masalah.  Rumusan  tersebut  bisa  disusun kedalam  bentuk pseudo-code maupun flowchart (Carrly, 1989). Setelah mendapatkan perumusan untuk
menyelesaikan suatu masalah maka langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan yaitu  melakukan  implementasi,  proses  ini bertujuan untuk menentukan bahasa pemrograman yang cocok serta melakukan trial and error mengenai bahasa pemrograman  yang  digunakan  untuk penyelesaian  masalah.  Penerapan  tersebut mengacu pada algoritma yang telah disusun pada  langkah  sebelumnya,  yakni  variabel- variabel yang digunakan atau alur program (Budi,  2011).  Selain  itu,  untuk  kebutuhan validasi maka penelitian ini akan dilakukan pengujian pada bahasa pemrograman yang dibuat.  Guna  menguji  berjalan  atau  tidak program yang dimasukan serta memastikan jalannya  program  sesuai  dengan  yang diinginkan (Proaksis, 2000).
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan forward  modelling ,  hal  ini dikarenakan data yang digunakan merupakan  data  sintetik.  Penelitian  ini penting dilakukan karena untuk mengetahui percepatan nilai gayaberat dengan menggunakan  data  sintetik  yang  dibuat, apakah data sintetik yang dibuat benar dan sesuai  sehingga  dapat  dijalankan,  serta diharapkan mendapatkan model intrusi dan patahan  yang  sesuai  dan  dapat  dijalankan pada  program  yang  digunakan.  Patahan adalah  bentuk  struktur  geologi  akibat proses  perubahan  posisi  batuan  akibat bekerjanya  tenaga endogen  yang  menekan struktur  batuan  keras  sehingga  antara
struktur  batuan  atau  lapisan  satu  dan lainnya menjadi terpisah (Suntoko, 2017).
Forward modelling pada metode gayaberat didasarkan pada perhitungan medan gayaberat akibat beberapa distribusi massa maupun  topografi,  dalam  domain  spasial sehingga  penelitian  ini  sangat  bermanfaat dalam  bidang  keteknikan.  Perubahan  nilai gayaberat  pada  setiap  titik  di  permukaan bumi dapat dimanfaatkan untuk melakukan interpolasi  maupun  prediksi  pada  bidang konstruksi (Hirt, 2014).
Forward modelling
menunjukkan perhitungan medan gayaberat yang dihasilkan  oleh  beberapa  distribusi  massa sumber. Pondasi forward modelling adalah hukum gayaberat universal Newton (1687) yang menyatakan bahwa gaya tarik F antara dua benda sebanding dengan produk massa m , M dan  berbanding  terbalik  dengan kuadrat jarak r :
𝐹 = 𝐺 𝑚𝑀 𝑟 2 (1)
dengan G = 6,67384 10 -11 m 3 kg -1 s -2 adalah konstanta gayaberat universal (Mohr et al., 2012).
Penelitian  ini  pernah  dilakukan  Umboh (2018), dengan target yang belum sempurna sehingga dilakukan penyempurnaan untuk dapat melihat model intrusi  batuan  bawah  permukaan  maupun struktur  geologi  yang  berupa  patahan  dan nilai gaya tarik vertikalnya. Pemodelan ini dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk melakukan desain survei. Serta diharapkan dapat digunakan untuk melakukan forward modelling menggunakan  suatu  program OCTAVE,  tidak  hanya  menggunakan software yang  biasa  digunakan  untuk pemodelan gayaberat saja, seperti software Grav2dc.  Program  ini  dapat  dimodifikasi dan disuaikan dengan kebutuhan yang tidak bisa  diselesaikan  dengan  program  yang sudah ada, misalnya ingin mengembangkan ke  metode  yang  lebih  spesifik  untuk pendekatan machine learning.

## Metode Penelitian

## Bahan dan Peralatan
Penelitian  ini  menggunakan  seperangkat laptop  dengan  spesifikasi  prosesor  core  i3 dengan RAM 4 GB dan diimplementasikan dalam  bahasa  pemrograman  OCTAVE yang  merupakan software  open  source untuk  menjalankan  komputasi  program. Selain itu parameter model sintetik berupa harga  densitas  batuan  dan  kedalaman anomali  menggunakan  hasil  pengukuran metode geomagnetik yang telah dilakukan oleh  Alimuddin  dkk.  (2011),  Rasimeng (2008),  dan  Rasimeng  (2011).  Kemudian terdapat software Grav2dc yang digunakan untuk validasi hasil pemrograman.

## Konsep Pemodelan Intrusi
Penting  untuk  diketahui  bahwa  dalam melakukan pemodelan gayaberat tidak ada solusi yang unik. Hasilnya harus mendekati keadaan  di  wilayah  penelitian.  Berikut gambaran  pemodelan  intrusi  (Gambar  1) yang digunakan,
Gambar 1. Model intrusi (Umboh, 2018).
Persamaan algoritma untuk model intrusi
𝑔𝑧 = 𝐺𝜌(𝑎 log ( (𝑎 2 +𝑧 2 ) 𝑎 2 ) − (𝑏𝑙𝑜𝑔  ( (𝑏 2 +𝑧 2 ) 𝑏 2 ) + (2𝑧𝑡𝑎𝑛 −1 𝑎 𝑧 − 𝑡𝑎𝑛 −1 𝑏 𝑧 )) (2)
Keterangan: g z = gaya tarik vertikal dalam mGal G = konstanta gayaberat (m 3 /kgs 2 ) ρ = massa jenis batuan (gr/cm 3 )
a = setengah panjang model kotak ditambah dengan x(i) – x0 (m)
b = jarak lokasi pengukuran ke intrusi (m)
z = kedalaman (m)

## Konsep Pemodelan Patahan
Berikut  adalah  gambaran  yang  mendasari pemodelan patahan (Gambar 2).
Gambar 2. Model patahan (Thousmalani, 2010).
Persamaan algoritma untuk model patahan 𝑔 𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑐𝑎𝑙𝑙𝑦 𝑓𝑎𝑢𝑙𝑡𝑒𝑑 𝑠ℎ𝑒𝑒𝑡 = 2𝐺  × 10 5 × 𝜌 𝑐 𝑡 [( 𝜋 2 + 𝑡𝑎𝑛 −1 𝑥 𝑧 1 ) ( 𝜋 2 −  𝑡𝑎𝑛 −1 𝑥 𝑧 2 )] (3)
Keterangan: x 0 = lokasi patahan G = konstanta gayaberat (m 3 /kgs 2 ) ρ c = massa jenis batuan (gr/cm 3 ) t = ketebalan lapisan (m)
z 1 = kedalaman lapisan ke-1 (m) z 2 = kedalaman lapisan ke-2 (m)

## Flowchart Penelitian
Pada  penelitian  ini  parameter  model  data nilai  densitas  dan  data  kedalaman  yang dipilih  akan  diolah  kedalam  program OCTAVE  yang  telah  disiapkan.  Pada program  data  tersebut  diolah  dengan algoritma model intrusi dan model patahan seperti  diatas.  Pengolahan  akan  melewati perhitungan gaya tarik vertikalnya, selanjutnya akan dilakukan proses plot nilai densitas. Setelah itu, akan dilakukan proses pemodelan  dengan  hasil  akhir  berupa gambaran profil pemodelan anomali intrusi dan anomali patahan, sehingga memodelkan  keadaan  bawah  permukaan daerah yang diukur. Adapun flowchart atau diagram  alir  penelitian  yang  digunakan pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
Pemodelan  gayaberat  dengan  bentuk anomali  intrusi  dan  anomali  patahan dilakukan dengan menggunakan parameter model  data  densitas  dan  kedalaman  yang didapatkan dari metode geomagnetik. Nilai densitas  pada  penelitian  ini  menggunakan hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Alimuddin  dkk.,  2011).  Data  parameter model  nilai  densitas  dan  kedalaman dimasukkan  pada pemodelan intrusi untuk membuktikan apakah program yang dibuat dapat  berjalan  dengan  baik  dan  juga pemodelan dapat menggambarkan anomali bawah permukaan.
Berdasarkan  pemodelan  pada  Gambar  4, nilai  densitas  batuan  yang  digunakan masing-masing 2,7 gr/cm 3 atau 2700 kg/m 3 . Kedalaman  anomali  batuan  sebesar  850 meter  dengan  ketebalan  lapisan  batuan  50 meter. Hasil pemodelan sintetik pada profil memperlihatkan  bahwa  kurva  batuan  ke-1 terhimpit  oleh  kurva  batuan  ke-2,  dan diperoleh  gaya  tarik  vertikal  sebesar  0,03 mGal.  Pada  profil  pemodelan  anomali
intrusi  respon  pada  kurva  naik  kemudian turun menampakkan  adanya anomali  yang berada dibawah permukaan.
Gambar 4. Profil pemodelan anomali intrusi.
Validasi  program  dilakukan  guna  menguji apakah  program  dapat  menggambarkan anomali  intrusi  dan  anomali  patahan dengan menggunakan data Alimuddin dkk. (2011),  Rasimeng  (2008),  dan  Rasimeng (2011).  Program  yang  digunakan  adalah software Grav2dc  sehingga  didapatkan profil  penampang  anomali  (Gambar  5)  di bawah.
Gambar 5. Validasi pemodelan anomali patahan.
Gambar di atas merupakan profil pemodelan  intrusi  menggunakan software Grav2dc. Nilai densitas yang digunakan 2,7 gr/cm 3 dengan  kedalaman  anomali  batuan sebesar  850  meter  dan  ketebalan  lapisan batuan  50  meter.  Hasil  pemodelan  dan kurva  memiliki  respon  yang  sama  dengan hasil  pemodelan  program  OCTAVE. Berdasarkan  hal  tersebut  program  dapat berjalan dengan baik dan berhasil.
Gambar 6. Profil pemodelan anomali patahan.
Berdasarkan pemodelan di atas (Gambar 6) nilai  densitas  batuan  yang  digunakan masing-masing 2,7 gr/cm 3 atau 2700 kg/m 3 . Kedalaman  anomali  batuan  sebesar  350 meter den patah sedalam 10 meter dengan ketebalan  lapisan  batuan  500  meter. Diperoleh  juga  nilai  gaya  tarik  vertikal sebesar 0,0565 mGal pada titik patahannya. Hasil profil pemodelan sintetik memperlihatkan  bahwa  kurva  anomali patahan  berubah  arah  secara  signifikan yang menandakan adanya patahan.
Gambar 7. Validasi pemodelan anomali patahan.
Gambar  7  merupakan  validasi  profil pemodelan patahan menggunakan software Grav2dc. Nilai densitas yang digunakan 2,7 gr/cm 3 dengan  kedalaman  350  meter dengan  selisih  patahan  10  meter.  Hasil pemodelan  beserta  kurva  memiliki  respon yang  memiliki  kesamaan  dengan  hasil pemodelan  program  OCTAVE,  dengan begitu program berjalan dengan baik.
Pada  kedua  model  didapatkan  bahwa parameter  model  yakni  densitas  dan
kedalaman memiliki peranan yang penting dalam membentuk nilai perubahan gayaberat, sebagaimana yang telah dijelaskan  dalam  Katrinavia  dkk.  (2015).
Pada  kedua  model  didapatkan  perbedaan nilai  percepatan  gayaberat  sebagaimana persamaan  percepatan  gayaberat  sama dengan  perkalian  konstanta  gayaberat dengan massa bumi dibagi dengan jari-jari bumi, dalam hal ini diasumsikan kedalaman.
Sehingga didapatkan pemodelan  patahan  memiliki  nilai  lebih besar  dari  pemodelan  intrusi  karena kedalaman pemodelan patahan lebih dangkal daripada pemodelan intrusi.
Program pemodelan ini bila menggunakan model  geometri  yang  berbeda  maka  harus menggunakan  formula  yang  disesuaikan dengan model geometri tersebut.

## Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa pada  profil  pemodelan  intrusi  didapatkan bahwa respon kurva terbuka kebawah yang menandakan  adanya  anomali  pada  titik pengukuran.  Dari  profil  pemodelan  intrusi didapatkan  nilai  gaya  tarik  vertikal  0,03 mGal. Pada profil pemodelan patahan juga didapatkan perbedaan nilai yang menyatakan bahwa terdapat daerah patahan pada perubahan arah kurva yang signifikan dan dari  profil  pemodelan  patahan didapatkan nilai gaya tarik vertikal 0,0565 mGal. Pemodelan anomali gayaberat dapat menggunakan  parameter  kedalaman  posisi dan  densitas.  Program  OCTAVE  yang dibuat  berhasil  dijalankan,  menandakan pemodelan  ini  dapat  digunakan  dalam memodelkan  anomali  gayaberat  sebelum dilakukan pengukuran di lapangan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih kami ucapkan kepada Eureca Blessing Gracia Umboh dan teman- teman  yang  telah  membantu  banyak memberikan semangat dan masukan
sehingga  penelitian  ini  dapat  diselesaikan dengan baik.

## Daftar Pustaka
Alimuddin., Rasimeng, S.,
dan
Brotopuspito, K. S. 2011. Pemodelan Struktur Geologi Berdasarkan Data Geomagnetik Di Daerah Prospek Geothermal Gunung  Rajabasa .  In:  Seminar Nasional Sains Dan Teknologi– IV.
Bandar lampung, pp.197–208. Andrew,  K.  1999. Basics  of  Matlab  and Beyond . Jakarta : Erlangga.
Budi,  R.  2011. Pemrograman .  Bandung: Informatika Bandung. Carrly. 1989. OCTAVE User’s Guide . New York: The Math Works inc. Grandis,  H.  2009. Pengantar  Pemodelan Inversi Geofisika . Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Handayani, L. dan Wardhana, D. D. 2017.
Eksplorasi Gayaberat untuk
Airtanah  dan  Topografi  Batuan Dasar  di  Daerah  Serang,  Banten . Riset Geologi dan Tambang, 27(2), pp.157–167. Hirt, C. and Kuhn, M. 2014. A band ‐ limited topographic mass distribution generates  a  full ‐ spectrum  gravity field – gravity forward modelling in the  spectral  and  spatial  domain revisited .  Journal  of  Geophysical Research  –  Solid  Earth,  119, pp.3646–3661.
Irwansyah., Khairuman,  T. dan Ismail, N. 2013. No  Design  of  Inversion Modelling 1-D Gravity Data Using a  Method  of  Singular  Value Decomposition  (SVD)  Based  on Matlab  Title .  Journal  of  The  Aceh
Physical Society, 2, pp.1–6.
Katrinavia,  Y.  P.,  Setyawan,  A.  dan
Supriyadi. 2015.
Pemodelan
Anomali  Gaya  Berat  Akibat  Curah Hujan  dan  Dinamika  Air  Tanah  di Daerah  Semarang .  Jurnal  Fisika Indonesia, 19(55), pp.42–44. Mohr, P. J., Taylor B.N. and Newell, D. B.
2012. CODATA recommended values  of  the  fundamental  physical constants: 2010 . Reviews of Modern Physics, 84, pp.1527 ‐ 1605. Murti,  M.  D.  dan  Nurhasan.  2016.
Pemodelan  Dua  Dimensi  Data Gaya  Berat  (Gravity)  pada  Zona Sesar  Lembang .  Prosiding  SKF
2016. Bandung, pp.305–314. Bauch,  G.,  Proaksis,  J.  G.  and  Salehi,  M. 2000. Contemporary Communication System Using Matlab . USA : Brooks/Cole.
Rasimeng, S. 2008. Analisis Sesar Gunung Rajabasa Lampung Selatan Sebagai Daerah Prospek Geothermal Berdasarkan Data Anomali Medan
Magnet Total . J. Sains MIPA, 14(1), pp.67–72.
Rasimeng, S. 2011. Penentuan Curie Point Depth  Data  Anomali  Geomagnetik dengan Menggunakan Analisis Spektrum  (Studi  Kasus:  Daerah Prospek Geothermal Segmen Gunung  Rajabasa  Lampung) .  In: Seminar Nasional Sains Dan
Teknologi  –  Iv.  Bandarlampung, pp.325–332.
Sarkowi, M. 2014. Eksplorasi Gaya Berat . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Suntoko,  H.  dan  Wicaksono,  A.  B.  2017.
Identifikasi  Patahan  pada  Batuan Sedimen  Menggunakan  Metode
Geolistrik Konfigurasi Dipole- Dipole  di  Tapak  RDE  Serpong, Banten . Jurnal Pengembangan Energi Nuklir, 19(2), pp.81–88.
Thoushmalani,  R.  2010. Application  of Gravity  Method  in  Fault  Path Detection .  Australian  Journal  of Basic  and  Applied  Science.  4(12), pp.6450-6460.
Umboh,  E.  B.  G.,  Mardhotilla,  A., Faturahman,  R.,  Sulaiman,  M.  I., Logis,  A.  A.  dan  Al-Baany,  M.  F. 2018. Forward  Modeling  Metode Gravity . Komputasi Geofisika, pp.50–59.